Студопедия Главная Случайная страница Обратная связь

Разделы: Автомобили Астрономия Биология География Дом и сад Другие языки Другое Информатика История Культура Литература Логика Математика Медицина Металлургия Механика Образование Охрана труда Педагогика Политика Право Психология Религия Риторика Социология Спорт Строительство Технология Туризм Физика Философия Финансы Химия Черчение Экология Экономика Электроника

Проблема целочисленности





Несмотря на линейность модели допустимое множество целочисленной задачи не является выпуклым. Так, в полностью целочисленной задаче оно представляет собой множество отдельных точек, имеющих целочисленные координаты. Методы ЛП базируются на выпуклости допустимого множества и поэтому непосредственно не могут быть применимы к целочисленным задачам. Можно пренебречь требованием целочисленности и использовать один из методов ЛП, но тогда, результат не будет целочисленным. Округление дробных значений переменных проблематично - может привести к недопустимости. При двух дробных переменных имеется 4, а при n переменных 2 n вариантов округления. Какие из них дают допустимые решения, можно определить только после проверки всех ограничений. При этом следует иметь в виду, что, во-первых, целочисленная задача может оказаться неразрешимой несмотря на разрешимость непрерывной задачи; во-вторых, допустимость округленного решения еще не означает его оптимальность. Пример: задача о садовнике. По расчетам садовника требуется внести в почву удобрения в количестве 107 кг. Удобрения продаются только в расфасованном виде: 1) мешок 35 кг 140 руб.; 2) мешок 24 кг 120 руб. Необходимо определить вариант закупки удобрений с минимальными затратами.

Модель задачи: L= 140 x1+ 120 x2® min; 35 x1+ 24 x2 ³ 107; x1, x2 ³ 0, int (целые).

Если пренебречь целочисленностью, то легко увидеть, что оптимальным будет решение

x1 x2 L
    -
     
     
     
     
    -
     

x1= 3 , x2= 0. Если округлить его по правилам арифметики, то получим недопустимое решение. Округление в большую сторону (x1= 4, x2= 0)приводит к допустимости, но является ли такое решение оптимальным? Чтобы ответить на этот вопрос, рассмотрим все возможные целочисленные решения. Прочерк в графе критерия означает недопустимость. Как видно из таблицы, оптимальным является решение x1*= 1, x2*= 3, которое принципиально отличается от непрерывного. Округленное допустимое решение оказалось далеким от оптимального: затраты в нем выше минимальных на 12%. Пример 2: Другая особенность свойств ЦЗ:

x1 x2 L
     
     
     
     
     
    -
    -
    -
    -
     

L= 21 x1+ 11 x2® max; 7 x1+ 4 x2 £ 13; x1, x2 ³ 0, int.

Рассмотрим все возможные целочисленные решения. При этом сначала возьмем решение x1= 1, x2= 1 и решения, окружающие его. Целочисленные точки и ограничение показаны на рис.Из таблицы следует, что в точке (1, 1) имеет место локальный экстремум, а глобальный максимум достигается в точке (0, 3). В непрерывной линейной задаче любой локальный экстремум является глобальным. То что ЦЗ может иметь локальные экстремумы, необходимо учитывать при использовании методов частичного перебора.

В ряде случаев решение целочисленной задачи находят, решая ее как непрерывную. Так, если в оптимальном решении непрерывной задачи нецелочисленные значения переменных велики (их порядок >102), округление до целых оправдано: возможные нарушения условий и отклонение от оптимальности пренебрежимо малы.

При особых свойствах ЦЗ (все вершины допустимого множества целочисленные) решение ее как непрерывной всегда дает целочисленный результат. Многогранное множество, обладающее этим свойством, - целочисленное. У словия, при которых множество оказывается целочисленным. Возьмем многогранное множество M (B):

;(1) где aij – фиксированные int числа, B = (b 1 ,b 2,…, bm)Т и m<n (ранг матрицы [ aij ] равен m.) Для него справедлива следующая теорема.

Теорема. Для того чтобы все вершины многогранного множества M (B) при любом целочисленном векторе B были целочисленными, необходимо и достаточно, чтобы каждый минор порядка m матрицы условий [ aij ] был равен либо 0, либо +1 или –1.

Если вместо равенств (1) множество задается неравенствами, указанные в теореме значения относятся ко всем минорам матрицы [ aij ]. Класс задач, удовлетворяющих теореме, очень узок (транспортные задачи, о назначениях и др.) – легкоразрешимые задачи (по Дж. Эдмондсу), для них существуют полиномиальные алгоритмы (время или число итераций растет полиномиально с увеличением размерности задачи). Остальные целочисленные задачи входят в класс трудноразрешимых задач (класс NP по Карпу и Куку). Для решения таких задач применяются различные подходы. Из точных методов можно назвать следующие: методы отсечений; метод ветвей и границ; метод построения последовательности планов; модификации динамического программирования; методы последовательного анализа вариантов. Последние 4 метода входят в группу комбинаторных методов. Кроме точных методов имеется также большое число приближенных методов.








Дата добавления: 2015-04-19; просмотров: 439. Нарушение авторских прав; Мы поможем в написании вашей работы!




Практические расчеты на срез и смятие При изучении темы обратите внимание на основные расчетные предпосылки и условности расчета...


Функция спроса населения на данный товар Функция спроса населения на данный товар: Qd=7-Р. Функция предложения: Qs= -5+2Р,где...


Аальтернативная стоимость. Кривая производственных возможностей В экономике Буридании есть 100 ед. труда с производительностью 4 м ткани или 2 кг мяса...


Вычисление основной дактилоскопической формулы Вычислением основной дактоформулы обычно занимается следователь. Для этого все десять пальцев разбиваются на пять пар...

Алгоритм выполнения манипуляции Приемы наружного акушерского исследования. Приемы Леопольда – Левицкого. Цель...

ИГРЫ НА ТАКТИЛЬНОЕ ВЗАИМОДЕЙСТВИЕ Методические рекомендации по проведению игр на тактильное взаимодействие...

Реформы П.А.Столыпина Сегодня уже никто не сомневается в том, что экономическая политика П...

Эффективность управления. Общие понятия о сущности и критериях эффективности. Эффективность управления – это экономическая категория, отражающая вклад управленческой деятельности в конечный результат работы организации...

Мотивационная сфера личности, ее структура. Потребности и мотивы. Потребности и мотивы, их роль в организации деятельности...

Классификация ИС по признаку структурированности задач Так как основное назначение ИС – автоматизировать информационные процессы для решения определенных задач, то одна из основных классификаций – это классификация ИС по степени структурированности задач...

Studopedia.info - Студопедия - 2014-2025 год . (0.009 сек.) русская версия | украинская версия